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      "51   114.277158,30.592578  114.277200,30.597572  755  253      755      253  \n",
      "101  114.277158,30.592578  114.277200,30.597572  755  257      755      257  \n",
      "27   114.277158,30.592578  114.276607,30.597559  810  269      810      269  \n",
      "52   114.277158,30.592578  114.276607,30.597559  810  270      810      270  \n",
      "102  114.277158,30.592578  114.276607,30.597559  810  273      810      273  \n",
      "29   114.277158,30.592578  114.276551,30.597574  815  271      815      271  \n",
      "54   114.277158,30.592578  114.276551,30.597574  815  272      815      272  \n",
      "104  114.277158,30.592578  114.276551,30.597574  815  275      815      275  \n",
      "20   114.277158,30.592578  114.280630,30.595520  827  242      827      242  \n",
      "\n",
      "[25 rows x 26 columns]\n",
      "时间最短、路程最短的前25个结果已保存到 '中诚大厦最终数据.xlsx'\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "# 1. 读取Excel文件\n",
    "excel_path = '中诚大厦_合并后数据 .xlsx'  # Excel文件路径\n",
    "df = pd.read_excel(excel_path)\n",
    "\n",
    "# 2. 解析数据\n",
    "# 确保时间列和路程列是数值类型，如果不是，进行转换\n",
    "df['Duration'] = pd.to_numeric(df['路线距离'], errors='coerce')\n",
    "df['Distance'] = pd.to_numeric(df['路线时间'], errors='coerce')\n",
    "\n",
    "# 3. 排序数据\n",
    "# 按'Duration'（时间）升序排序，如果'Duration'相同，则按'Distance'（路程）升序排序\n",
    "df_sorted = df.sort_values(by=['Duration', 'Distance'], ascending=[True, True])\n",
    "\n",
    "# 4. 选择前25个结果\n",
    "top_25 = df_sorted.head(25)\n",
    "\n",
    "# 5. 保存或显示结果\n",
    "# 保存到新的Excel文件\n",
    "output_excel_path = '中诚大厦最终数据.xlsx'\n",
    "top_25.to_excel(output_excel_path, index=False)\n",
    "\n",
    "# 在Notebook中显示结果\n",
    "print(top_25)\n",
    "print(f\"时间最短、路程最短的前25个结果已保存到 '{output_excel_path}'\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "id": "7000fc87",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    parent             address  distance pname importance  \\\n",
      "85      []  西马街办事处台北一路2号环亚大厦B座        53   湖北省         []   \n",
      "0       []  西马街办事处台北一路2号环亚大厦B座        53   湖北省         []   \n",
      "10      []  西马街办事处台北一路2号环亚大厦B座        53   湖北省         []   \n",
      "35      []  西马街办事处台北一路2号环亚大厦B座        53   湖北省         []   \n",
      "2       []  江汉北路与小南湖侧路交叉口西北60米       203   湖北省         []   \n",
      "12      []  江汉北路与小南湖侧路交叉口西北60米       203   湖北省         []   \n",
      "37      []  江汉北路与小南湖侧路交叉口西北60米       203   湖北省         []   \n",
      "87      []  江汉北路与小南湖侧路交叉口西北60米       203   湖北省         []   \n",
      "103     []    江汉北路与西马后路交叉口西40米       540   湖北省         []   \n",
      "53      []    江汉北路与西马后路交叉口西40米       540   湖北省         []   \n",
      "28      []    江汉北路与西马后路交叉口西40米       540   湖北省         []   \n",
      "38      []     新华街街道新华小路123号门面       245   湖北省         []   \n",
      "3       []     新华街街道新华小路123号门面       245   湖北省         []   \n",
      "13      []     新华街街道新华小路123号门面       245   湖北省         []   \n",
      "88      []     新华街街道新华小路123号门面       245   湖北省         []   \n",
      "41      []    新华小路与新华路交叉口西100米       264   湖北省         []   \n",
      "6       []    新华小路与新华路交叉口西100米       264   湖北省         []   \n",
      "16      []    新华小路与新华路交叉口西100米       264   湖北省         []   \n",
      "91      []    新华小路与新华路交叉口西100米       264   湖北省         []   \n",
      "39      []   新华小路与新华路交叉口西南100米       249   湖北省         []   \n",
      "89      []   新华小路与新华路交叉口西南100米       249   湖北省         []   \n",
      "4       []   新华小路与新华路交叉口西南100米       249   湖北省         []   \n",
      "14      []   新华小路与新华路交叉口西南100米       249   湖北省         []   \n",
      "104     []        江汉北村253-1-2号       555   湖北省         []   \n",
      "29      []        江汉北村253-1-2号       555   湖北省         []   \n",
      "\n",
      "                           biz_ext biz_type cityname            type photos  \\\n",
      "85   {'cost': [], 'rating': '3.7'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "0    {'cost': [], 'rating': '3.7'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "10   {'cost': [], 'rating': '3.7'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "35   {'cost': [], 'rating': '3.7'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "2    {'cost': [], 'rating': '3.5'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "12   {'cost': [], 'rating': '3.5'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "37   {'cost': [], 'rating': '3.5'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "87   {'cost': [], 'rating': '3.5'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "103  {'cost': [], 'rating': '3.7'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "53   {'cost': [], 'rating': '3.7'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "28   {'cost': [], 'rating': '3.7'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "38   {'cost': [], 'rating': '4.2'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "3    {'cost': [], 'rating': '4.2'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "13   {'cost': [], 'rating': '4.2'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "88   {'cost': [], 'rating': '4.2'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "41   {'cost': [], 'rating': '3.8'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "6    {'cost': [], 'rating': '3.8'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "16   {'cost': [], 'rating': '3.8'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "91   {'cost': [], 'rating': '3.8'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "39   {'cost': [], 'rating': '3.6'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "89   {'cost': [], 'rating': '3.6'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "4    {'cost': [], 'rating': '3.6'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "14   {'cost': [], 'rating': '3.6'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "104  {'cost': [], 'rating': '4.2'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "29   {'cost': [], 'rating': '4.2'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递     []   \n",
      "\n",
      "     ...              location          tel shopid          id  \\\n",
      "85   ...  114.273483,30.593228           []     []  B0GROX5JAX   \n",
      "0    ...  114.273483,30.593228           []     []  B0GROX5JAX   \n",
      "10   ...  114.273483,30.593228           []     []  B0GROX5JAX   \n",
      "35   ...  114.273483,30.593228           []     []  B0GROX5JAX   \n",
      "2    ...  114.274853,30.591239           []     []  B0JU34NPS0   \n",
      "12   ...  114.274853,30.591239           []     []  B0JU34NPS0   \n",
      "37   ...  114.274853,30.591239           []     []  B0JU34NPS0   \n",
      "87   ...  114.274853,30.591239           []     []  B0JU34NPS0   \n",
      "103  ...  114.277879,30.589474           []     []  B0K6FRRNL5   \n",
      "53   ...  114.277879,30.589474           []     []  B0K6FRRNL5   \n",
      "28   ...  114.277879,30.589474           []     []  B0K6FRRNL5   \n",
      "38   ...  114.271780,30.594180  13628654963     []  B0I2OXTCNT   \n",
      "3    ...  114.271780,30.594180  13628654963     []  B0I2OXTCNT   \n",
      "13   ...  114.271780,30.594180  13628654963     []  B0I2OXTCNT   \n",
      "88   ...  114.271780,30.594180  13628654963     []  B0I2OXTCNT   \n",
      "41   ...  114.271491,30.594132        95546     []  B0I3F12T6X   \n",
      "6    ...  114.271491,30.594132        95546     []  B0I3F12T6X   \n",
      "16   ...  114.271491,30.594132        95546     []  B0I3F12T6X   \n",
      "91   ...  114.271491,30.594132        95546     []  B0I3F12T6X   \n",
      "39   ...  114.271574,30.593994           []     []  B0JRYD8Y58   \n",
      "89   ...  114.271574,30.593994           []     []  B0JRYD8Y58   \n",
      "4    ...  114.271574,30.593994           []     []  B0JRYD8Y58   \n",
      "14   ...  114.271574,30.593994           []     []  B0JRYD8Y58   \n",
      "104  ...  114.276756,30.588540        95338     []  B0J3VX3YEG   \n",
      "29   ...  114.276756,30.588540        95338     []  B0J3VX3YEG   \n",
      "\n",
      "                      起点                    终点 路线距离 路线时间 Duration Distance  \n",
      "85   114.273801,30.59283  114.273483,30.593228  238  145      238      145  \n",
      "0    114.273801,30.59283  114.273483,30.593228  238  146      238      146  \n",
      "10   114.273801,30.59283  114.273483,30.593228  238  146      238      146  \n",
      "35   114.273801,30.59283  114.273483,30.593228  238  146      238      146  \n",
      "2    114.273801,30.59283  114.274853,30.591239  531  377      531      377  \n",
      "12   114.273801,30.59283  114.274853,30.591239  531  377      531      377  \n",
      "37   114.273801,30.59283  114.274853,30.591239  531  377      531      377  \n",
      "87   114.273801,30.59283  114.274853,30.591239  531  377      531      377  \n",
      "103  114.273801,30.59283  114.277879,30.589474  786  281      786      281  \n",
      "53   114.273801,30.59283  114.277879,30.589474  786  283      786      283  \n",
      "28   114.273801,30.59283  114.277879,30.589474  786  285      786      285  \n",
      "38   114.273801,30.59283  114.271780,30.594180  816  350      816      350  \n",
      "3    114.273801,30.59283  114.271780,30.594180  816  351      816      351  \n",
      "13   114.273801,30.59283  114.271780,30.594180  816  351      816      351  \n",
      "88   114.273801,30.59283  114.271780,30.594180  816  353      816      353  \n",
      "41   114.273801,30.59283  114.271491,30.594132  843  350      843      350  \n",
      "6    114.273801,30.59283  114.271491,30.594132  843  352      843      352  \n",
      "16   114.273801,30.59283  114.271491,30.594132  843  352      843      352  \n",
      "91   114.273801,30.59283  114.271491,30.594132  843  354      843      354  \n",
      "39   114.273801,30.59283  114.271574,30.593994  855  367      855      367  \n",
      "89   114.273801,30.59283  114.271574,30.593994  855  367      855      367  \n",
      "4    114.273801,30.59283  114.271574,30.593994  855  368      855      368  \n",
      "14   114.273801,30.59283  114.271574,30.593994  855  368      855      368  \n",
      "104  114.273801,30.59283  114.276756,30.588540  860  285      860      285  \n",
      "29   114.273801,30.59283  114.276756,30.588540  860  287      860      287  \n",
      "\n",
      "[25 rows x 26 columns]\n",
      "时间最短、路程最短的前25个结果已保存到 '良友大厦最终数据.xlsx'\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "# 1. 读取Excel文件\n",
    "excel_path = '良友大厦_合并后数据.xlsx'  # Excel文件路径\n",
    "df = pd.read_excel(excel_path)\n",
    "\n",
    "# 2. 解析数据\n",
    "# 确保时间列和路程列是数值类型，如果不是，进行转换\n",
    "df['Duration'] = pd.to_numeric(df['路线距离'], errors='coerce')\n",
    "df['Distance'] = pd.to_numeric(df['路线时间'], errors='coerce')\n",
    "\n",
    "# 3. 排序数据\n",
    "# 按'Duration'（时间）升序排序，如果'Duration'相同，则按'Distance'（路程）升序排序\n",
    "df_sorted = df.sort_values(by=['Duration', 'Distance'], ascending=[True, True])\n",
    "\n",
    "# 4. 选择前25个结果\n",
    "top_25 = df_sorted.head(25)\n",
    "\n",
    "# 5. 保存或显示结果\n",
    "# 保存到新的Excel文件\n",
    "output_excel_path = '良友大厦最终数据.xlsx'\n",
    "top_25.to_excel(output_excel_path, index=False)\n",
    "\n",
    "# 在Notebook中显示结果\n",
    "print(top_25)\n",
    "print(f\"时间最短、路程最短的前25个结果已保存到 '{output_excel_path}'\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "id": "d5b5951f",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "         parent                     address  distance pname importance  \\\n",
      "0    B001B1C8AS         建设大道737号广发银行大厦5203室       160   湖北省         []   \n",
      "10   B001B1C8AS         建设大道737号广发银行大厦5203室       160   湖北省         []   \n",
      "35   B001B1C8AS         建设大道737号广发银行大厦5203室       160   湖北省         []   \n",
      "85   B001B1C8AS         建设大道737号广发银行大厦5203室       160   湖北省         []   \n",
      "4    B001B1E9N7           台北街街道云林街中环大厦丰巢快递柜       322   湖北省         []   \n",
      "14   B001B1E9N7           台北街街道云林街中环大厦丰巢快递柜       322   湖北省         []   \n",
      "39   B001B1E9N7           台北街街道云林街中环大厦丰巢快递柜       322   湖北省         []   \n",
      "89   B001B1E9N7           台北街街道云林街中环大厦丰巢快递柜       322   湖北省         []   \n",
      "95           []            台北街街道台北路台北二村32号楼       364   湖北省         []   \n",
      "45           []            台北街街道台北路台北二村32号楼       364   湖北省         []   \n",
      "20           []            台北街街道台北路台北二村32号楼       364   湖北省         []   \n",
      "43   B0FFFZS2MZ  台北路台北二村32号(取水楼地铁站F口步行230米)       357   湖北省         []   \n",
      "93   B0FFFZS2MZ  台北路台北二村32号(取水楼地铁站F口步行230米)       357   湖北省         []   \n",
      "8    B0FFFZS2MZ  台北路台北二村32号(取水楼地铁站F口步行230米)       357   湖北省         []   \n",
      "18   B0FFFZS2MZ  台北路台北二村32号(取水楼地铁站F口步行230米)       357   湖北省         []   \n",
      "107          []            北湖街街道台北路213号5号门面       628   湖北省         []   \n",
      "57           []            北湖街街道台北路213号5号门面       628   湖北省         []   \n",
      "32           []            北湖街街道台北路213号5号门面       628   湖北省         []   \n",
      "87   B0FFFZS2MZ  云林街台北街桃源社区(取水楼地铁站F口步行180米)       302   湖北省         []   \n",
      "37   B0FFFZS2MZ  云林街台北街桃源社区(取水楼地铁站F口步行180米)       302   湖北省         []   \n",
      "12   B0FFFZS2MZ  云林街台北街桃源社区(取水楼地铁站F口步行180米)       302   湖北省         []   \n",
      "2    B0FFFZS2MZ  云林街台北街桃源社区(取水楼地铁站F口步行180米)       302   湖北省         []   \n",
      "36           []               台北街办事处台北二村28号       297   湖北省         []   \n",
      "86           []               台北街办事处台北二村28号       297   湖北省         []   \n",
      "11           []               台北街办事处台北二村28号       297   湖北省         []   \n",
      "\n",
      "                           biz_ext biz_type cityname            type  \\\n",
      "0       {'cost': [], 'rating': []}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "10      {'cost': [], 'rating': []}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "35      {'cost': [], 'rating': []}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "85      {'cost': [], 'rating': []}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "4    {'cost': [], 'rating': '3.6'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "14   {'cost': [], 'rating': '3.6'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "39   {'cost': [], 'rating': '3.6'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "89   {'cost': [], 'rating': '3.6'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "95   {'cost': [], 'rating': '3.8'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "45   {'cost': [], 'rating': '3.8'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "20   {'cost': [], 'rating': '3.8'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "43   {'cost': [], 'rating': '4.3'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "93   {'cost': [], 'rating': '4.3'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "8    {'cost': [], 'rating': '4.3'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "18   {'cost': [], 'rating': '4.3'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "107  {'cost': [], 'rating': '4.4'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "57   {'cost': [], 'rating': '4.4'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "32   {'cost': [], 'rating': '4.4'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "87   {'cost': [], 'rating': '4.0'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "37   {'cost': [], 'rating': '4.0'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "12   {'cost': [], 'rating': '4.0'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "2    {'cost': [], 'rating': '4.0'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "36   {'cost': [], 'rating': '4.3'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "86   {'cost': [], 'rating': '4.3'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "11   {'cost': [], 'rating': '4.3'}       []      武汉市  生活服务;物流速递;物流速递   \n",
      "\n",
      "                                                photos  ...  \\\n",
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      "10   [{'title': [], 'url': 'http://store.is.autonav...  ...   \n",
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      "14                                                  []  ...   \n",
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      "\n",
      "                 location           tel shopid          id  \\\n",
      "0    114.274578,30.597905  027-85829388     []  B0KGSH7F9K   \n",
      "10   114.274578,30.597905  027-85829388     []  B0KGSH7F9K   \n",
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      "85   114.274578,30.597905  027-85829388     []  B0KGSH7F9K   \n",
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      "39   114.276726,30.595661         95333     []  B0H3JC5A0A   \n",
      "89   114.276726,30.595661         95333     []  B0H3JC5A0A   \n",
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      "45   114.277290,30.597540   13163223615     []  B0IKVXKBKQ   \n",
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      "43   114.277200,30.597572         95546     []  B0FFFLIO9Z   \n",
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      "18   114.277200,30.597572         95546     []  B0FFFLIO9Z   \n",
      "107  114.276483,30.601804   19986716145     []  B0JR9XIFKB   \n",
      "57   114.276483,30.601804   19986716145     []  B0JR9XIFKB   \n",
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      "87   114.276607,30.597559            []     []  B0FFMHA3HR   \n",
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      "2    114.276607,30.597559            []     []  B0FFMHA3HR   \n",
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      "86   114.276551,30.597574   15361495050     []  B0FFH5OIEW   \n",
      "11   114.276551,30.597574   15361495050     []  B0FFH5OIEW   \n",
      "\n",
      "                       起点                    终点 路线距离 路线时间 Duration Distance  \n",
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      "10   114.273599,30.596733  114.274578,30.597905  511  193      511      193  \n",
      "35   114.273599,30.596733  114.274578,30.597905  511  195      511      195  \n",
      "85   114.273599,30.596733  114.274578,30.597905  511  202      511      202  \n",
      "4    114.273599,30.596733  114.276726,30.595661  683  240      683      240  \n",
      "14   114.273599,30.596733  114.276726,30.595661  683  240      683      240  \n",
      "39   114.273599,30.596733  114.276726,30.595661  683  244      683      244  \n",
      "89   114.273599,30.596733  114.276726,30.595661  683  246      683      246  \n",
      "95   114.273599,30.596733  114.277290,30.597540  785  369      785      369  \n",
      "45   114.273599,30.596733  114.277290,30.597540  785  370      785      370  \n",
      "20   114.273599,30.596733  114.277290,30.597540  785  378      785      378  \n",
      "43   114.273599,30.596733  114.277200,30.597572  793  379      793      379  \n",
      "93   114.273599,30.596733  114.277200,30.597572  793  379      793      379  \n",
      "8    114.273599,30.596733  114.277200,30.597572  793  396      793      396  \n",
      "18   114.273599,30.596733  114.277200,30.597572  793  396      793      396  \n",
      "107  114.273599,30.596733  114.276483,30.601804  837  276      837      276  \n",
      "57   114.273599,30.596733  114.276483,30.601804  837  281      837      281  \n",
      "32   114.273599,30.596733  114.276483,30.601804  837  286      837      286  \n",
      "87   114.273599,30.596733  114.276607,30.597559  848  389      848      389  \n",
      "37   114.273599,30.596733  114.276607,30.597559  848  399      848      399  \n",
      "12   114.273599,30.596733  114.276607,30.597559  848  407      848      407  \n",
      "2    114.273599,30.596733  114.276607,30.597559  848  409      848      409  \n",
      "36   114.273599,30.596733  114.276551,30.597574  853  394      853      394  \n",
      "86   114.273599,30.596733  114.276551,30.597574  853  394      853      394  \n",
      "11   114.273599,30.596733  114.276551,30.597574  853  411      853      411  \n",
      "\n",
      "[25 rows x 26 columns]\n",
      "时间最短、路程最短的前25个结果已保存到 '武银大厦最终数据.xlsx'\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "# 1. 读取Excel文件\n",
    "excel_path = '武银大厦_合并后数据.xlsx'  # Excel文件路径\n",
    "df = pd.read_excel(excel_path)\n",
    "\n",
    "# 2. 解析数据\n",
    "# 确保时间列和路程列是数值类型，如果不是，进行转换\n",
    "df['Duration'] = pd.to_numeric(df['路线距离'], errors='coerce')\n",
    "df['Distance'] = pd.to_numeric(df['路线时间'], errors='coerce')\n",
    "\n",
    "# 3. 排序数据\n",
    "# 按'Duration'（时间）升序排序，如果'Duration'相同，则按'Distance'（路程）升序排序\n",
    "df_sorted = df.sort_values(by=['Duration', 'Distance'], ascending=[True, True])\n",
    "\n",
    "# 4. 选择前25个结果\n",
    "top_25 = df_sorted.head(25)\n",
    "\n",
    "# 5. 保存或显示结果\n",
    "# 保存到新的Excel文件\n",
    "output_excel_path = '武银大厦最终数据.xlsx'\n",
    "top_25.to_excel(output_excel_path, index=False)\n",
    "\n",
    "# 在Notebook中显示结果\n",
    "print(top_25)\n",
    "print(f\"时间最短、路程最短的前25个结果已保存到 '{output_excel_path}'\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "4b7de2d6",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.8"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
